【C++前缀和】1895. 最大的幻方|1781

本文涉及的基础知识点

C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频

LeetCode1895. 最大的幻方

难度分:1781
一个 k x k 的 幻方 指的是一个 k x k 填满整数的方格阵,且每一行、每一列以及两条对角线的和 全部相等 。幻方中的整数 不需要互不相同 。显然,每个 1 x 1 的方格都是一个幻方。
给你一个 m x n 的整数矩阵 grid ,请你返回矩阵中 最大幻方 的 尺寸 (即边长 k)。
示例 1:
在这里插入图片描述

输入:grid = [[7,1,4,5,6],[2,5,1,6,4],[1,5,4,3,2],[1,2,7,3,4]]
输出:3
解释:最大幻方尺寸为 3 。
每一行,每一列以及两条对角线的和都等于 12 。

  • 每一行的和:5+1+6 = 5+4+3 = 2+7+3 = 12
  • 每一列的和:5+5+2 = 1+4+7 = 6+3+3 = 12
  • 对角线的和:5+4+3 = 6+4+2 = 12
    示例 2:

输入:grid = [[5,1,3,1],[9,3,3,1],[1,3,3,8]]
输出:2
在这里插入图片描述

提示:
m == grid.length
n == grid[i].length
1 <= m, n <= 50
1 <= grid[i][j] <= 106

前缀和

初始化

preSum0[r][c][k] 记录grid[r][c…c+k-1]的和。水平线
preSum1[r][c][k] 记录grid[r…r+k-1][c]的和。数值线。
preSum2[r][c][k]记录grid[r…r+k-1][c…c+k-1]的和。正对角线。
preSum3[r][c][k]记录grid[r…r+k-1][c…c-k+1]的和。反对角线。
枚举r,c k 从小到枚举k,通过preSum[r][c][k-1]推导preSum[r][c][k]。
初始化时间复杂度:O(mnk) k = max(m,n)

计算

从大到小枚举k,在枚举左上角(r,c)。判断是否是幻方。 k = max(m,n)
时间复杂度:O(mmkk)

代码

核心代码

class Solution {public:int largestMagicSquare(vector<vector<int>>& grid) {m_iR = grid.size();m_iC = grid.front().size();m_iK = max(m_iR, m_iC);auto preSum0 = Cal(grid, 0, 1);auto preSum1 = Cal(grid, 1, 0);auto preSum2 = Cal(grid, 1, 1);auto preSum3 = Cal(grid, 1, -1);for (int k = m_iK; k > 0; k--) {for (int r = 0; r+k-1 < m_iR; r++){for (int c = 0; c+k-1 < m_iC; c++) {auto Is = [&]() {const auto& tmp = preSum0[r][c][k];for (int r1 = r; r1 < r + k; r1++) {if (tmp != preSum0[r1][c][k]) { return false; }}for (int c1 = c; c1 < c + k; c1++) {if (tmp != preSum1[r][c1][k]) { return false; }}if (tmp != preSum2[r][c][k]) { return false; }if (tmp != preSum3[r][c + k - 1][k]) { return false; }return true;};if(Is())return k;}}}return 1;}vector<vector<vector<int>> > Cal(const vector<vector<int>>& grid,int iMoveR,int iMoveC) {vector<vector<vector<int>>> preSum(m_iR, vector<vector<int>>(m_iC,vector<int>(m_iK+1)));for (int r = 0; r < m_iR; r++){for (int c = 0; c < m_iC; c++) {{int value = 0;for (int k = 1,r1=r,c1=c ; ; k++,r1+=iMoveR,c1 += iMoveC) {if ((r1 < 0) || (r1 >= m_iR)) { break; }if ((c1 < 0) || (c1 >= m_iC)) { break; }value += grid[r1][c1];preSum[r][c][k] = value;}}}}return preSum;}int m_iR, m_iC,m_iK;};

单元测试

vector<vector<int>> grid;TEST_METHOD(TestMethod1){grid = { {2,1,1},{1,1,1},{1,1,2} };auto res = Solution().largestMagicSquare(grid);AssertEx(2, res);}TEST_METHOD(TestMethod11){grid = { {7,1,4,5,6},{2,5,1,6,4},{1,5,4,3,2},{1,2,7,3,4} };auto res = Solution().largestMagicSquare(grid);AssertEx(3, res);}TEST_METHOD(TestMethod12){grid = { {5,1,3,1},{9,3,3,1},{1,3,3,8} };auto res = Solution().largestMagicSquare(grid);AssertEx(2, res);}TEST_METHOD(TestMethod13){grid = { {5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5},{1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1},{1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1},{1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1},{1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1,1},{1,1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,1},{1,1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1},{1,5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5,1},{5,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,5} };auto res = Solution().largestMagicSquare(grid);AssertEx(16, res);}

扩展阅读

我想对大家说的话
工作中遇到的问题,可以按类别查阅鄙人的算法文章,请点击《算法与数据汇总》。
学习算法:按章节学习《喜缺全书算法册》,大量的题目和测试用例,打包下载。重视操作
有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适) 专注
闻缺陷则喜(喜缺)是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛
失败+反思=成功 成功+反思=成功

视频课程

先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771
如何你想快速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/438325.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ubuntu 设置静态IP

一、 ip addresssudo nano /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 修改前&#xff1a; 修改后&#xff1a; # This file is generated from information provided by the datasource. Changes # to it will not persist across an instance reboot. To disable cloud-inits # ne…

360浏览器时不时打不开csdn

从百度或者csdn的搜索中打开&#xff0c;会发现打不开网页&#xff0c;以前也出现过&#xff0c;只是以为这篇文章被删了&#xff0c;昨天接连多个文章打不开&#xff0c;怀疑的浏览器的问题&#xff0c;复制网址到edge浏览器就打开了 刚刚又出现了&#xff0c;怀疑360会拦截某…

Elasticsearch——数据聚合、数据同步与集群搭建

目录 1.数据聚合1.1.聚合的种类1.2.DSL实现聚合1.2.1.Bucket 聚合语法1.2.2.聚合结果排序1.2.3.限定聚合范围1.2.4.Metric 聚合语法1.2.5.小结 1.3.RestAPI 实现聚合1.3.1.API 语法1.3.2.业务需求1.3.3.业务实现 2.自动补全2.1.拼音分词器2.2.自定义分词器2.3.自动补全查询2.4.…

使用百度文心智能体创建多风格表情包设计助手

文章目录 一、智能定制&#xff0c;个性飞扬二、多元风格&#xff0c;创意无限 百度文心智能体平台为你开启。百度文心智能体平台&#xff0c;创建属于自己的智能体应用。百度文心智能体平台是百度旗下的智能AI平台&#xff0c;集成了先进的自然语言处理技术和人工智能技术&…

C++ STL 初探:打开标准模板库的大门

文章目录 C STL 初探&#xff1a;打开标准模板库的大门前言第一章: 什么是STL&#xff1f;1.1 标准模板库简介1.2 STL的历史背景1.3 STL的组成 第二章: STL的版本与演进2.1 不同的STL版本2.2 STL的影响与重要性 第三章: 为什么学习 STL&#xff1f;3.1 从手动编写到标准化解决方…

C++网络编程之TCP协议

概述 TCP&#xff0c;即传输控制协议&#xff0c;英文全称为Transmission Control Protocol&#xff0c;是互联网协议套件中的核心协议之一。它工作在OSI七层模型的传输层&#xff0c;也工作在TCP/IP四层模型的传输层。TCP协议的主要目的是&#xff1a;在不可靠的网络环境中提供…

腾讯一面-LRU缓存

为了设计一个满足LRU&#xff08;最近最少使用&#xff09;缓存约束的数据结构&#xff0c;我们可以使用哈希表&#xff08;HashMap&#xff09;来存储键值对&#xff0c;以便在O(1)时间复杂度内访问任意键。同时&#xff0c;我们还需要一个双向链表&#xff08;Doubly Linked …

飞创龙门双驱XYZ直线模组高精度应用实例

飞创龙门双驱XYZ直线模组集超精密定位、高动态响应和灵活配置于一体&#xff0c;适用于电子制造行业&#xff08;点胶、组装、检测&#xff09;、半导体圆晶加工、芯片封装、激光切割、激光焊接、数控机床、精密检测及科研实验等&#xff0c;满足高精度、高动态的三维定位需求&…

NVIDIA Hopper 架构深入

在 2022 年 NVIDIA GTC 主题演讲中,NVIDIA 首席执行官黄仁勋介绍了基于全新 NVIDIA Hopper GPU 架构的全新 NVIDIA H100 Tensor Core GPU。 文章目录 前言一、NVIDIA H100 Tensor Core GPU 简介二、NVIDIA H100 GPU 主要功能概述1. 新的流式多处理器 (SM) 具有许多性能和效率…

Golang | Leetcode Golang题解之第452题用最少数量的箭引爆气球

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; func findMinArrowShots(points [][]int) int {if len(points) 0 {return 0}sort.Slice(points, func(i, j int) bool { return points[i][1] < points[j][1] })maxRight : points[0][1]ans : 1for _, p : range points {if p[0] > …

docker下载mysql时出现Unable to pull mysql:latest (HTTP code 500) server error 问题

报错 Unable to pull mysql:latest (HTTP code 500) server error - Get “https://registry-1.docker.io/v2/”: EOF 解决方法 将VPN开到Global模式 解决啦

从面向过程(pop)到面向对象(oop)

文章目录 1. 情境2. 抛出问题3. 给出解决方案4. 方案存在的bug5. 补救措施6. 得出结论&#xff1a;该方案实际是不可行的7. 总结上述代码思考方式 -- 基于过程① 思考方式② 上述思考方式存在的问题基于过程的思维方式核心基于过程的思维方式的缺点 8. 转变思维&#xff0c;引出…

无水印短视频素材下载网站有哪些?十个高清无水印视频素材网站分享

你知道怎么下载无水印视频素材吗&#xff1f;今天小编就给大家推荐十个高清无水印视频素材下载的网站&#xff0c;如果你也是苦于下载高清无水印的短视频素材&#xff0c;赶紧来看看吧&#xff5e; 1. 稻虎网 首推的是稻虎网。这个网站简直就是短视频创作者的宝库。无论你需要…

深度学习基础—残差网络ResNets

1.残差网络结构 当网络训练的很深很深的时候&#xff0c;效果是否会很好&#xff1f;在这篇论文中&#xff0c;作者给出了答案&#xff1a;Deep Residual Learning for Image Recognitionhttps://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/He_Deep_Residual_…

OpenAI o1 与 GPT-4o:前沿AI全面比较下你更倾向哪一款

前言 就在前不久&#xff0c;OpenAI 发布了推理能力更强可达理科博士生水准的o1 模型&#xff0c;业界也表示这标志着人工智能发展的新里程碑&#xff0c;特别是在复杂问题解决和推理方面。 然而&#xff0c;该模型与其前身GPT-4o有很大不同&#xff0c;后者仍然广泛用于通用…

Pix2Pix实现图像转换

tutorials/application/source_zh_cn/generative/pix2pix.ipynb MindSpore/docs - Gitee.com Pix2Pix概述 Pix2Pix是基于条件生成对抗网络&#xff08;cGAN, Condition Generative Adversarial Networks &#xff09;实现的一种深度学习图像转换模型&#xff0c;该模型是由Ph…

HUAWEI New4.9G 与 2.6G 无法正常切换问题处理案例

HUAWEI New4.9G 与 2.6G 无法正常切换问题处理案例 在某地市的 XX 音乐节保障准备期间&#xff0c;为确保活动期间的网络质量&#xff0c;现场新开了 4.9G HUAWEI 室外基站。在网络优化和测试中&#xff0c;发现UE无法实现从 2.6G 到 4.9G 的正常切换。虽然现场具备 4.9G信号覆…

Python | Leetcode Python题解之第448题找到所有数组中消失的数字

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def findDisappearedNumbers(self, nums: List[int]) -> List[int]:n len(nums)for num in nums:x (num - 1) % nnums[x] nret [i 1 for i, num in enumerate(nums) if num < n]return ret

YOLOv8 结合设计硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg的ConvNet 网络结构 ,改进EfficientRep结构

一、理论部分 摘要—我们提出了一种硬件高效的卷积神经网络架构,它具有类似 repvgg 的架构。Flops 或参数是评估网络效率的传统指标,这些网络对硬件(包括计算能力和内存带宽)不敏感。因此,如何设计神经网络以有效利用硬件的计算能力和内存带宽是一个关键问题。本文提出了一…